DRS

Ang mga tao ay makakuha ng maraming mga kaugnay na data ng dalawa o higit sa dalawang dimension sa panahon ng eksperimento at produksyon. Ang mga data na makakatulong sa kanila upang malutas ang mga problema ng mga katotohanan sa salungat, kung saan kailangan sa pagproseso ng data upang gumawa ng mga ito na maging modelo ng matematikal na sumasalamin sa mga pagkakaiba-iba ng data regulasyon. Ang application ng hindi bababa Square Method ay maaari lamang gawin guhit pagbabalik, ngunit sa nonlinear problema dapat tayuan kaugnayan mathematical expression na relasyon, katulad na mekanismo modelo sa pamamagitan procedure inaakalang gawin linearization pagproseso ng model na mekanismo at pagkatapos ay gawin ang pagtutuos modeling pagbabalik. Ang ilang mga kaugnayan ng data ng recursive modelo ay mabuti, ngunit ang data ng katotohanan ay maiiba, ang ilang mga modelo ng mekanismo pagbatayan. Pagkatapos ng linear na proseso ang ugnayan ari-arian ng pagbabalik modelo ay hindi mabuti, at ang ilang mga kaugnayan ng data kahit na hindi maaaring pagbatayan sa modelo mekanismo. Ito ay mas mahirap na bumuo mathematicalematical modelo. Hindi bababa sa Cubic Method solves ang mga problema na hindi bababa Method Square Data Pagbabalik nakilala sa pagbabalik ng kaugnayan ng data. Dahil ang computer ay malawak na ginamit at inilapat sa eksperimento, at pagdidisenyo ng produksyon, ito ay gumagawa ang pagbabalik pagtutuos batay sa teorya ng hindi bababa sa Cubic method sa katotohanan. Mga tao ay hindi lamang ang proseso ng modelo ng mga mekanismo sa pamamagitan ng pagpoproseso ng mas mahusay na pagbabalik linearization, ngunit maaari ring magbigay ng isang tunog matematiko modelo sa kaugnayan ng data na hindi maaaring pagbatayan ng isang mekanismo na mga modelo.

Ano ang bago sa release na ito:

Version 2011 nagsasama Tukoy update

Limitasyon .

Limited functionality